бірку, можуть бути оцінені за допомогою традиційних ймовірносно-статистичних методів. Оцінка ж об'єктів, які не мають навіть В«квазістатістіческой базиВ» (наявність попередньої історії подій, які не можуть служити повноцінною вибіркою для статистичного аналізу, але можуть служити базою для визначення тенденції майбутнього розвитку), за допомогою такого методу однозначно неправомірна. Тут більш прийнятні методи нечіткої логіки. При цьому необхідно розуміти, що підходи оцінки ризику, побудовані на використанні основних положень теорії нечітких множин, які не покликані конкурувати з методами ймовірнісно-статистичного характеру. Їх роль полягає у заповненні того пропуску, де методологія імовірнісних методів недоцільна або в принципі непридатна.
У рамках даної задачі особі, що приймає рішення, завжди доведеться вибирати між точністю оцінки і вартістю цієї оцінки, при цьому не тільки з точки зору витрат на отримання інформації, але і з точки зору значущості цієї додаткової інформації для оптимальності прийнятого рішення. При виборі методів оцінки ризиків та їх подальшої класифікації необхідно пам'ятати, що мета цієї оцінки - формування інформаційної бази, забезпечує можливість коректного вибору методів і процедур управління ризиками, а не опис ризиків.
На етапі визначення прийнятності ризику для забезпечення оперативності та якості прийнятого рішення в систему ризик-менеджменту рекомендується включити блок побудови В«лексичного інтерфейсуВ», що дозволяє в зрозумілому і інформативному для ОПР вигляді відображати отриманий В«ріскопрофільВ» проекту.
Кластеризація або сукупне розгляд
Після визначення просторово-часових меж аналітичної вибірки необхідно розробити систему В«конструктівВ», параметрів, за допомогою яких класифікуються і оцінюються об'єкти. Конструкти дозволяють класифікувати і ранжувати ризики і на основі поєднання з оцінкою вибудовувати сукупне уявлення про В«ріскопрофілеВ» проекту.
Етапу розробки єдиної системи конструктів у рамках ризик-менеджменту повинен передувати етап семантичного аналізу, що включає визначення смислового навантаження ознак, з погляду одержуваної з їх допомогою кластеризації інформації, а також визначення вагомості, значущості інформації, одержуваної від кожного конструкту. При цьому при розробці системи класифікаційних ознак необхідно керуватися прагненням В«Коректного зниження розмірності простору ознак без істотної втрати змістовності в них значимої інформації В».
Зниження простору ознак полягає в В«Визначенні цінності ознак для поставленого завдання і відкиданні незначних ознак В». Цей етап є базовою розробкою. Але при цьому повинна бути можливість вносити конструкторські доробки в дану систему, зумовлені зміною стратегії в системі управління підприємством і прийнятої парадигми управління ризиками. Тут аналітики ризик-менеджменту стикаються ще з одним питанням - необхідністю побудови системи шкал, за допомогою яких можна буде виробляти класт...
